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图形学-降噪技术-2维中值滤波

王朝other·作者佚名  2006-05-27
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在图像采集过程中,由于电子设备的不稳定性(比如毛刺电压,电磁干扰等)会对获取的图像产生一些影响,这种影响叫噪声,降噪技术就是图像处理中消除这种噪声影响的技术。二维中值滤波就是其中一种方法。

中值滤波是一种局部图像平滑技术,属于非线性滤波,他可以是1维的也可以是2维的,因为图像是2维象素矩阵,所以这里使用2维中值滤波。

2维中值滤波算法是:

对于一幅图像的象素矩阵,取以目标象素为中心的一个子矩阵窗口,这个窗口可以是3*3 ,5*5 等根据需要选取,对窗口内的象素灰度排序,取中间一个值作为目标象素的新灰度值。

窗口示例如

ooo

oxo

ooo

上面x为目标象素,和周围o组成3*3矩阵Array,然后对这9个元素的灰度进行排序,以排序后的中间元素Array[4]为x的新灰度值,如此就完成对象素x的中值滤波,再迭代对其他需要的象素进行滤波即可。

下面根据这个理论用BCB6实现中值滤波算法

//--------------------------------BCB6程序

#include <vcl.h>

#pragma hdrstop

#include<stdio.h>

#include "Unit1.h"

#include"File1.h"

#pragma pack(1)

/*

程序:图形学-中值滤波

作者:sboom(Lingch)

日期:12月26日

*/

//BMP文件头

struct BITMAPFILEHEADER_

{

short type;

int bfSize;

short re1,re2;

int Offbits;

};

//BMP信息头

struct BITMAPINFO_

{

long size;

long width,height;

short planes,bitCount;

long comp,sizeImg;

long xpels,ypels;

long used,important;

};

//BMP彩色表项

struct COLOR_

{

char blue,green,red;

};

//------将BMP彩色表的数据校正到BCB TColor的数据。

TColor* SwitchColor(unsigned char r,unsigned char g,unsigned char b)

{

TColor *re=new TColor;

*re=(r | g<<8 | b<<16 );

*re=*re & 0x00ffffff;

return re;

}

void xxx()

{

FILE *f=fopen("f:\\7.bmp","rb");

if(f==NULL) /*判断文件是否打开成功*/

{

ShowMessage("File open error");

return;

}

fseek(f,0,0);//移动到开头

//----------读BMP文件头

BITMAPFILEHEADER_ *bmph=new BITMAPFILEHEADER_();

if(fread((char*)bmph,sizeof(BITMAPFILEHEADER_),1,f)==NULL)

{

ShowMessage("File read error");

return;

}

//-----------读BMP信息头

BITMAPINFO_ *bmpi=new BITMAPINFO_();

if(fread((char*)bmpi,sizeof(BITMAPINFO_),1,f)==NULL)

{

ShowMessage("File read error2");

return;

}

fseek(f,bmph->Offbits,0);

//----------显示一些信息

Form1->Edit1->Text=IntToStr(bmph->bfSize);

Form1->Edit2->Text=IntToStr(bmpi->width);

Form1->Edit3->Text=IntToStr(bmpi->height);

Form1->Edit4->Text=IntToStr(bmpi->comp);

Form1->Edit5->Text=IntToStr(bmpi->used);

int i,j,k,l,wc,pos;

long N=bmph->bfSize- bmph->Offbits;//象素总数

COLOR_ *image=new COLOR_[N]; //位图矩阵

COLOR_ *newimage=new COLOR_[N];//滤波后的位图矩阵

fread(image,N*3,1,f);//读入位图矩阵

//---------先COPY不处理的原图像第一行,因为第一行无法取窗口

memcpy((void*)newimage,(void*)image,(bmpi->width+1)*3);

//--!!!!!!!!!!!!!!下面开始窗口为3×3中值滤波!!!!!!!!!!!!!!!!

int ns=bmpi->width+1; //开始处理的起点

int ne=N-bmpi->width-2; //开始处理的终点

unsigned char *psr=new unsigned char[9]; //红色窗口

unsigned char *psg=new unsigned char[9]; //绿色窗口

unsigned char *psb=new unsigned char[9]; //蓝色窗口

unsigned char temp;

COLOR_ cc;

for(i=ns;i<=ne;i++)

{

//---------红色窗口

//---3*3窗口矩阵第一行

psr[0]=image[i-bmpi->width+1].red ;

psr[1]=image[i-bmpi->width+1].red;

psr[2]=image[i-bmpi->width+1].red;

//---3*3窗口矩阵第二行

psr[3]=image[i-1].red;

psr[4]=image[i].red;

psr[5]=image[i+1].red;

//---3*3窗口矩阵第三行

psr[6]=image[i+bmpi->width-1].red;

psr[7]=image[i+bmpi->width].red;

psr[8]=image[i+bmpi->width+1].red;

//---------绿色窗口

//---3*3窗口矩阵第一行

psg[0]=image[i-bmpi->width+1].green ;

psg[1]=image[i-bmpi->width+1].green;

psg[2]=image[i-bmpi->width+1].green;

//---3*3窗口矩阵第二行

psg[3]=image[i-1].green;

psg[4]=image[i].green;

psg[5]=image[i+1].green;

//---3*3窗口矩阵第三行

psg[6]=image[i+bmpi->width-1].green;

psg[7]=image[i+bmpi->width].green;

psg[8]=image[i+bmpi->width+1].green;

//---------蓝色窗口

//---3*3窗口矩阵第一行

psb[0]=image[i-bmpi->width+1].blue ;

psb[1]=image[i-bmpi->width+1].blue;

psb[2]=image[i-bmpi->width+1].blue;

//---3*3窗口矩阵第二行

psb[3]=image[i-1].blue;

psb[4]=image[i].blue;

psb[5]=image[i+1].blue;

//---3*3窗口矩阵第三行

psb[6]=image[i+bmpi->width-1].blue;

psb[7]=image[i+bmpi->width].blue;

psb[8]=image[i+bmpi->width+1].blue;

//--------选择排序

for(j=0;j<9;j++)

{

//-----------红色排序

pos=j;

for(k=j;k<9;k++)

{

if(psr[k]<psr[pos])

pos=k;

}

temp=psr[j];

psr[j]=psr[pos];

psr[pos]=temp;

//--------------绿色排序

pos=j;

for(k=j;k<9;k++)

{

if(psg[k]<psg[pos])

pos=k;

}

temp=psg[j];

psg[j]=psg[pos];

psg[pos]=temp;

//--------------蓝色排序

pos=j;

for(k=j;k<9;k++)

{

if(psb[k]<psb[pos])

pos=k;

}

temp=psb[j];

psb[j]=psb[pos];

psb[pos]=temp;

}

//------取中值

newimage[i].red=psr[4];

newimage[i].green=psg[4];

newimage[i].blue=psb[4];

}

//!!!!!!!!!!!滤波完毕,COPY无法滤波的最后一行,因为最后一行无法取窗口!!!!!!!

memcpy((void*)&image[ne+1],(void*)&image[ne+1],(bmpi->width+1)*3);

//------显示图形

COLOR_ color;

TColor *tc;

if(bmpi->width%4==0)//-----------因为BMP图像4字节对齐

wc=bmpi->width/4*4;

else

wc=(bmpi->width/4+1)*4;

pos=0;

for( i=0;i<bmpi->height;i++)

{

for(j=0;j<wc;j++)

{

//-----原始图形

color=image[pos];

tc=SwitchColor(color.red,color.green,color.blue);

Form1->Canvas->Pixels[10+j][600-i]=*tc;

//------新图形

color=newimage[pos];

tc=SwitchColor(color.red,color.green,color.blue);

Form1->Canvas->Pixels[400+j][600-i]=*tc;

pos++;

}

}

fclose(f);

}

//-------------------------------------------------------------------------

经过实际运行证实,中值滤波能有效去除图像中的噪声点,特别是在一片连续变化缓和的区域中(比如人的衣服,皮肤),几乎100%去除灰度突变点(可以认为是噪声点),也因为如此,中值滤波不适合用在一些细节多,如细节点,细节线多的图像中,因为细节点有可能被当成噪声点去除。

中值滤波的窗口还可以有多种形状,上面程序选择的是矩形(容易计算

),其实窗口还可以是菱形,圆形,十字形等等,不同的窗口形状有不同的滤波效果,对有缓慢且有较长轮廓线的物体适合用矩形或者原型窗口,对于有尖顶角物体的图像适合采用十字形窗口。

中值滤波可以进行线性组合,不同窗口形状的滤波器可以线性组合

g(x,y)=E{k=1,n}ak*medk(f(x,y)) 编辑关系,左式E{k=1,n}表示下标k从1到n连加符号

,ak是各滤波器权值系数,med是滤波器函数。其实就是象素灰度通过所有滤波器再相加,各滤波器权值ak的和应该=1。

中值滤波同时伴随着模糊化效果。

 
 
 
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